舰船编队通信网络混合数据智能调度方法.pdf
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1、第45卷第2 4期2023年1 2 月舰船科学技术SHIP SCIENCEAND TECHNOLOGYVol.45,No.24Dec.,2023舰船编队通信网络混合数据智能调度方法刘绪军(江西工程学院,江西新余338 0 0 0)摘要:为避免舰船编队通信网络在数据传输时出现网络堵塞和冲突,提高数据传输速率,研究舰船编队通信网络混合数据智能调度方法。分析舰船编队通信网络结构,根据舰船通信网络状态,构建混合数据智能调度优化目标函数,基于深度学习网络的优化方法,获取最佳混合数据智能调度方案。经实验验证可知,该方法可有效降低混合数据传输时延与路由开销,提高分组投递率,避免通信网络发生堵塞现象。关键词:
2、舰船编队;通信网络;混合数据;智能调度;路由开销;分组投递率中图分类号:TN913文章编号:1 6 7 2-7 6 49(2 0 2 3)2 4-0 1 7 6-0 4Hybrid data intelligent scheduling method for ship formation communication networkAbstract:To avoid network congestion and conflicts during data transmission in the ship formation communicationnetwork,and improve the
3、 data transmission rate,a hybrid data intelligent scheduling method for ship formation communica-tion network is studied.Analyze the communication network structure of ship formation,and construct a mixed data intelli-gent scheduling optimization objective function based on the status of ship commun
4、ication network.Based on deep learningnetwork optimization methods,obtain the optimal mixed data intelligent scheduling scheme.Experimental verification showsthat this method can effectively reduce mixed data transmission delay and routing overhead,improve packet delivery rate,and avoid communicatio
5、n network congestion.Key words:ship formation;communication network;mixed data;intelligent scheduling;routing overhead;pack-et delivery rate0引言舰船编队是由多艘舰船组成的一个集体,通常按照一定的编队形式,紧密地结合在一起,以实现更好地合作和协同作战!。而舰船编队的有效合作离不开通信网络。但通信网络面临着各种不可预测的因素和挑战,为了提高网络的抗干扰和适应能力,确保数据的可靠传输 2-,需要研究一种通信网络数据调度方法。目前,有较多学者对调度方法进行研究。
6、杨毅等 4研究基于云计算平台的多数据库并行调度算法,通过提取数据序列的特征,实现数据的调度,但在该方法的调度下通信开销较大。王然等 5 研究基于预测的数据中心间混合流量调度算法,主要针对流量进行调收稿日期:2 0 2 3-0 8-31作者简介:刘绪军(1 97 4),男,高级工程师,研究方向为计算机网络、实时计算机应用、计算机图形学、网络管理与安全、计算机图形学及信息可视化。文献标识码:ALIU Xu-jun(Jiangxi University of Engineering,Xinyu 338000,China)度,虽然通过该方法的调度可以改善通信开销,但在通信过程中仍然存在一定的时延。为此
7、,研究舰船编队通信网络混合数据智能调度方法,提高混合数据传输过程中的分组投递率,改善通信网络的通信效率。1混合数据智能调度方法研究1.1舟舰船编队通信网络结构分析在舰船编队中,各个舰船之间需要保持密切地沟通和协调。为此,通信、指挥和控制等方面的设施和机制非常重要。针对舰船编队,可以将每一艘舰船的通信信号看作拓扑图中的一个定点,不同舰船之间的通信通道则doi:10.3404/j.issn.1672-7649.2023.24.032第45卷可视为拓扑图中相邻顶点的边,通过N艘舰船构成的通信网络,其通信结构可通过拓扑关系G=(V,E,A)表示,其中,V=(1,2.,N)表示N艘舰船的顶点集;ECVV
8、表示每条边的集合;A=ai是指邻接矩阵,该矩阵中包含非负邻接元素aij(i,j=1,2,M)。此时,可通过公式(1)表示舰船编队通信网络的邻接矩阵:A=(ai)e RNxN=I(1)0,others。式中,R表示欧式距离。1.2混合数据调度优化目标函数设计考虑上述分析得到的舰船编队通信网络结构情况,为实现舰船编队通信网络混合数据的智能调度,需要考虑多种因素7 。本文构建如下目标函数,通过对多种目标的优化,实现混合数据的智能调度:minX=AminD+min NRL+min(-PDF)。(2)式中:D表示通信网络混合数据传输过程中的端到端时延;NRL表示通信网络混合数据传输时的路由开销;PDF表
9、示通信网络混合数据传输时的分组投递率。对每一优化目标进行分析:1)端到端平均时延。当端到端的时延越小,说明通信网络越通畅,为此,将这一指标作为混合数据智能调度的优化目标,可通过如下公式计算端到端平均时延:D(i)=T,(i)-T,(i),ND=ZD(i)。Ni-1式中:D表示通信网络中混合数据传输的平均端到端时延;D(i)为通信网络中第i个分组数据的传输时延;T,(i)为第i个分组数据的发送时间;Tr(i)为第i个分组数据的接收时间;N表示通信网络中的分组个数。2)路由开销。通过路由开销,可以表示通信网络的堵塞程度,当路由开销越大,说明通信网络的堵塞概率越大,导致混合数据的传输越困难,而路由开
10、销公式为:NRL=NRP式中:NRC表示通信网络节点接收的数据分组个数;NRP为节点发送的路由控制分组数。3)分组投递率。衡量了通信网络中传输数据包的成功程度。当分组投递率越高,说明通信网络混合数据传输的可靠性越好,从而使得混合数据传输的完整性更强。分组投递率计算式为:刘绪军:舰船编队通信网络混合数据智能调度方法PDF=NSP。式中:NRF为通信网络节点接收到的数据分组数目;NSP表示节点发送的数据分组数目。针对上述构建的混合数据智能调度目标函数,文章构建合理的调度方法,对这些目标函数进行优化,从而实现混合数据智能调度,保障舰船编队通信网络稳定运行。1,(i,j)EE,1.3基于深度强化学习的
11、混合数据智能调度研究深度强化学习方法是一种可以通过神经网络与通信网络的交互,实现智能调度的学习策略。当利用该方法进行优化调度时,神经网络可在当前舰船编队通信网络状态s(k)下选择需执行的动作d(k),从而获取下一个通信网络状态s(k+1),同时,在这一选择过程中会产生一个奖励值r(k),当进行连续迭代后,即可获取最大化累积奖励值Z=0kr(k),其中,0,1是指折扣因子,通过这一形式即可完成目标的优化调度。但由于文章优化目标是最小化参数minX,这与最大化累积奖励值存在一定差别,当舰船编队通信网络与神经网络交互时,会出现一个惩罚值c(k),为此,在进行优化调度时,考虑这一惩罚值的存在,通过最小
12、化累积惩罚值Z=0kc(k)实现目标的优化调度18 。为精准实现调度目标优化,需先定义深度强化学习方法在学习过程中需要使用的参数,分别为通信网络状态空间s(k)、动作空间D(k)以及惩罚值函数c(k)。1)在通信网络状态空间s(k)中,包含时间k状态(3)下通信网络目标节点处每一源节点混合数据的集合(4)(k),其中还包括通信网络所有源节点的存储队列信息集合z(k)。假设zm(k)为源节点m在时间k的缓存信息,通信网络状态空间可表示为:s(k)=a(k),z(k)minX。2)将端到端平均时延、路由开销以及分组投递率3项组成的目标函数minX作为惩罚函数c(k)。此时,可以获取c(k)计算公式
13、为:c(k)=(h)Z am()-m(ams2(k)mes2)。medNRC式中:8 m(amed2(k)Xmed2)表示调度决策d(k)=m时,(5)amEd2(k)XmE2事件发生的指示函数。当进行训练时,网络利用-greedy策略对舰船编队通信网络进行探索。当进行决策搜索时,可自动生成一个随机数be0,1,若b,则当前值网络会随机从动作空间中获取决策d(k),否则,选取最小值函数Vs(k),d(k)lw相应的决策d(k),而这一值函数Vs(k),d(k)lw可通过公式(9)进行更新:177NRF(6)(7)(8):178Vs(k),d(k)lw=c(k)+ymin V(s(k+1),d(
14、k)lw)。(9)式中:w为当前值网络的参数向量,c(k)、s(k+1)分别描述执行决策d(k)后通信网络回应的惩罚系数与下一状态空间。而通信网络回应的参数可以构成经验集合s(k),d(k),c(k),s(k+1),这一集合可以存放在回放记忆单元中。当训练不断持续,而探索因子u的值逐渐接近于0 时,当前值网络会逐次挑选出与函数Vs(k),d(k)lw相对应的调度决策。由于在学习过程中,最小化函数Vs(k),d(k)lw可能会发生振荡情况,为避免振荡问题的发生,当前值网络会将每送代N次的相关参数复制到目标值网络中。因此,每次学习获取到调度决策后,均要计算参数复制时参数的损失函数L(w),如下式:
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